Metode Cluster Importance Untuk Peringkasan Dokumen Pada Data Tweet Berbahasa Indonesia (Study Kasus Pilkada Dki Jakarta) - Dyah Hestiningtyas; Nur Hayatin; Yuda Munarko (Jurnal Repositor, 2020)
Pemanfaatan media elektronik sebagai media informasi berkembang sangat pesat di era sekarang. Terbukti meningkatnya jumlah informasi dan data. Banyaknya data yang ada diharapkan dapat memberikan manfaat yang banyak pula. Automatic Text Summarization merupakan salah satu proses peringkasan teks dokumen yang dilakukan secara otomatis melalui mesin komputer. Pada penelitian ini penulis membahas tentang peringkasan dokumen pada tweet, dimana data yang digunakan dengam mengumpulkan tweet melalui web crawler dengan memanfaatkan API Twitter. Pada paper ini diajukan sebuah metode Cluster Importance dan melakukan pemilihan tweet representatif pada setiap cluster berdasarkan bobot tweet terpenting pada suatu cluster. Yang nantinya bobot tweet tertinggi dipilih sebagai tweet penyusun ringkasan. Penelitian ini menggunakan 25 topik. hasil dari perhitungan Rouge-N yaitu: Dari 25 topik data uji ada 3topik yang mempunyai Iterasi 1 yaitu topik HUT DKI, Kinerja Djarot, dan Pemimpin dikarenakan jumlah tweet pada topik tersebut sama - sama memiliki 2 tweet. Pengujian perbandingan antara hasil manual dan hasil sistem menunjukan hasil 100% pada topik Dukungan. Perhitungan Rouge-N menyimpulkan bahwa sistem dapat merangkum tweet minimal 3 tweet, dari perbandingan hasil sistem dan manual di dapatkan tweet minimal mempunyai nilai 96% yang di mana sistem bekerja dengan baik, serta pada topik yang memiliki 18 tweet menunjukan hasil 89%.